Approches statistiques pour la détection de changements en IRM de diffusion

Approches statistiques pour la détection de changements en IRM de diffusion PDF Author: Antoine Grigis
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Languages : fr
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L'IRM de diffusion (IRMd) est une modalité d'imagerie médicale qui suscite un intérêt croissant dans la recherche en neuro-imagerie. Elle permet d'apporter in vivo des informations nouvelles sur les micro-structures locales des tissus. En chaque point d'une acquisition d'IRMd, la distribution des directions de diffusion des molécules d'eau est modélisée par un tenseur de diffusion. La nature multivariée de ces images requiert la conception de nouvelles méthodes de traitement adaptées. Le contexte de cette thèse est l'analyse automatique de changements longitudinaux intra-patient avec pour application le suivi de pathologies neuro-dégénératives. Notre recherche a ainsi porté sur le développement de nouveaux modèles et tests statistiques permettant la détection automatique de changements sur des séquences temporelles d'images de diffusion. Cette thèse a ainsi permis une meilleure prise en compte de la nature tensorielle des modèles d'ordre 2 (tests statistiques sur des matrices définies positives), une extension vers des modèles d'ordre supérieur et une gestion plus fine des voisinages sur lesquels les tests sont menés, avec en particulier la conception de tests statistiques sur des faisceaux de fibres.

Approches statistiques pour la détection de changements en IRM de diffusion

Approches statistiques pour la détection de changements en IRM de diffusion PDF Author: Antoine Grigis
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L'IRM de diffusion (IRMd) est une modalité d'imagerie médicale qui suscite un intérêt croissant dans la recherche en neuro-imagerie. Elle permet d'apporter in vivo des informations nouvelles sur les micro-structures locales des tissus. En chaque point d'une acquisition d'IRMd, la distribution des directions de diffusion des molécules d'eau est modélisée par un tenseur de diffusion. La nature multivariée de ces images requiert la conception de nouvelles méthodes de traitement adaptées. Le contexte de cette thèse est l'analyse automatique de changements longitudinaux intra-patient avec pour application le suivi de pathologies neuro-dégénératives. Notre recherche a ainsi porté sur le développement de nouveaux modèles et tests statistiques permettant la détection automatique de changements sur des séquences temporelles d'images de diffusion. Cette thèse a ainsi permis une meilleure prise en compte de la nature tensorielle des modèles d'ordre 2 (tests statistiques sur des matrices définies positives), une extension vers des modèles d'ordre supérieur et une gestion plus fine des voisinages sur lesquels les tests sont menés, avec en particulier la conception de tests statistiques sur des faisceaux de fibres.

Détection automatique de changements en IRM de diffusion

Détection automatique de changements en IRM de diffusion PDF Author: Hervé Boisgontier
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Languages : fr
Pages : 164

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L'imagerie médicale apporte des informations fondamentales aux médecins aussi bien pour l'aide au diagnostic, pour la prise de décisions thérapeutiques que pour le suivi des patients. Le traitement d'images médicales permet d'assister le médecin dans l'interprétation et l'analyse des images et plus particulièrement dans le suivi longitudinal d'un patient. L'IRM de diffusion est une nouvelle technique permettant de caractériser in vivo la diffusion de l'eau, notamment dans les tissus cérébraux. L'objectif de ces travaux de thèse est la détection automatique de changements observés en IRM de diffusion cérébrale chez des patients atteints de sclérose en plaques. Nous présentons dans ce manuscrit de thèse des outils statistiques de détection et d'analyse des changements intra-individu, adaptés aux spécificités de l'IRM de diffusion et au suivi de la sclérose en plaques. Plusieurs informations peuvent être extraites des images d'IRM de diffusion : les images de coefficient de diffusion apparente, le tenseur de diffusion, les images d'indice caractérisant la diffusion (diffusion moyenne, fraction d'anisotropie). La détection peut être effectuée sur ces différents types d'images. Nous présentons des méthodes adaptées pour chacun de ces ensembles d'images. Ces méthodes ont été validées sur des données simulées ainsi que sur une base de 21 patients atteints de sclérose en plaques.

Analyse de données d' IRM fonctionnelle

Analyse de données d' IRM fonctionnelle PDF Author: Bertrand Thirion
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Languages : fr
Pages : 123

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Dans cette thèse, nous discutons et proposons un certains nombre de méthodes pour l'analyse de données d'IRM -imagerie par résonance magnétique- fonctionnelle. L'IRM fonctionnelle est une modalité récente de l'exploration du cerveau: elle produit des séquences d'images reflétant l'activité métabolique locale, celle-ci reflétant l'activité neuronale. Nous nous intéressons tout d'abord à la modélisation des séries temporelles obtenues pour chaque voxel séparément, en faisant appel aux techniques de prédiction linéaire et au calcul de l'information des processus modélisés. Nous étudions ensuite différentes généralisations multivariées de ce modèle. Après avoir rappelé et discuté certaines techniques classiques (analyse en composantes indépendantes, regroupement), nous proposons successivement une approche linéaire fondée sur la théorie des systèmes à état et une approche non-linéaire fondée sur les décompositions à noyau. Le but commun de ces méthodes -qui peuvent se compléter- est de proposer des décompositions qui préservent au mieux la dynamique des données. Nous introduisons ensuite une approche nouvelle par réduction de la dimension des données; cette approche offre une représentation plus structurée et relativement agréable à visualiser. Nous montrons ses avantages par rapport aux techniques linéaires classiques. Enfin, nous décrivons une méthodologie d'analyse qui synthétise une grande partie de ce travail, et repose sur des hypothèses très souples. Nos résultats offrent ainsi une description globale des processus dynamiques qui sont mis en image lors des expériences d'IRM fonctionnelle

Approches variationnelles statistiques spatio-temporelles pour l'analyse quantitative de la perfusion myocardique en IRM

Approches variationnelles statistiques spatio-temporelles pour l'analyse quantitative de la perfusion myocardique en IRM PDF Author: Sameh Hamrouni-Chtourou
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Languages : fr
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L'analyse quantitative de la perfusion myocardique, i.e. l'estimation d'indices de perfusion segmentaires puis leur confrontation à des valeurs normatives, constitue un enjeu majeur pour le dépistage, le traitement et le suivi des cardiomyopathies ischémiques --parmi les premières causes de mortalité dans les pays occidentaux. Dans la dernière décennie, l'imagerie par résonance magnétique de perfusion (IRM-p) est la modalité privilégiée pour l'exploration dynamique non-invasive de la perfusion cardiaque. L'IRM-p consiste à acquérir des séries temporelles d'images cardiaques en incidence petit-axe et à plusieurs niveaux de coupe le long du grand axe du cœur durant le transit d'un agent de contraste vasculaire dans les cavités et le muscle cardiaques. Les examens IRM-p résultants présentent de fortes variations non linéaires de contraste et des artefacts de mouvements cardio-respiratoires. Dans ces conditions, l'analyse quantitative de la perfusion myocardique est confrontée aux problèmes complexes de recalage et de segmentation de structures cardiaques non rigides dans des examens IRM-p. Cette thèse se propose d'automatiser l'analyse quantitative de la perfusion du myocarde en développant un outil d'aide au diagnostic non supervisé dédié à l'IRM de perfusion cardiaque de premier passage, comprenant quatre étapes de traitement : -1.sélection automatique d'une région d'intérêt centrée sur le cœur; -2.compensation non rigide des mouvements cardio-respiratoires sur l'intégralité de l'examen traité; -3.segmentation des contours cardiaques; -4.quantification de la perfusion myocardique. Les réponses que nous apportons aux différents défis identifiés dans chaque étape s'articulent autour d'une idée commune : exploiter l'information liée à la cinématique de transit de l'agent de contraste dans les tissus pour discriminer les structures anatomiques et guider le processus de recalage des données. Ce dernier constitue le travail central de cette thèse. Les méthodes de recalage non rigide d'images fondées sur l'optimisation de mesures d'information constituent une référence en imagerie médicale. Leur cadre d'application usuel est l'alignement de paires d'images par appariement statistique de distributions de luminance, manipulées via leurs densités de probabilité marginales et conjointes, estimées par des méthodes à noyaux. Efficaces pour des densités jointes présentant des classes individualisées ou réductibles à des mélanges simples, ces approches atteignent leurs limites pour des mélanges non-linéaires où la luminance au pixel s'avère être un attribut trop frustre pour permettre une décision statistique discriminante, et pour des données mono-modal avec variations non linéaires et multi-modal. Cette thèse introduit un modèle mathématique de recalage informationnel multi-attributs/multi-vues générique répondant aux défis identifiés: (i) alignement simultané de l'intégralité de l'examen IRM-p analysé par usage d'un atlas, naturel ou synthétique, dans lequel le cœur est immobile et en utilisant les courbes de rehaussement au pixel comme ensemble dense de primitives; et (ii) capacité à intégrer des primitives image composites, spatiales ou spatio-temporelles, de grande dimension. Ce modèle, disponible dans le cadre classique de Shannon et dans le cadre généralisé d'Ali-Silvey, est fondé sur de nouveaux estimateurs géométriques de type k plus proches voisins des mesures d'information, consistants en dimension arbitraire. Nous étudions leur optimisation variationnelle en dérivant des expressions analytiques de leurs gradients sur des espaces de transformations spatiales régulières de dimension finie et infinie, et en proposant des schémas numériques et algorithmiques de descente en gradient efficace. Ce modèle de portée générale est ensuite instancié au cadre médical ciblé, et ses performances, notamment en terme de précision et de robustesse, sont évaluées dans le cadre d'un protocole expérimental tant qualitatif que quantitatif.

Traitement et analyse d’images IRM de diffusion pour l’estimation de l'architecture locale des tissus

Traitement et analyse d’images IRM de diffusion pour l’estimation de l'architecture locale des tissus PDF Author: Haz-Edine Assemlal
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Languages : fr
Pages : 197

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Dans cette thèse, nous proposons une méthode qui tente de répondre à la problématique de l’estimation de caractéristiques variées du tissu cérébral à partir de l’aquisition d’un nombre réduit d’échantillons de signaux IRM de diffusion invivo. Ces caractéristiques doivent permettre l’étude de la structure locale du tissu cérébral, notamment dans la substance blanche. L’approche proposée est flexible quant à la caractéristique calculée et au nombre d’échantillons disponibles. Elle définit un formalisme générique qui d’une part, unifie de nombreux travaux précédents liés à lestimation des fonctions de densité probabilité (PDF) de déplacement en IRM de diffusion, dont l’Imagerie du Tenseur de Diffusion (DTI) et le QBall Imaging (QBI). D’autre part, elle permet aussi de définir et d’estimer de nouvelles caractéristiques originales : « vraie » ODF, probabilité de non diffusion, taille moyenne des cellules, etc. Nous proposons deux formalismes : un rapide et un autre robuste au bruit des images IRM. Nous validons notre approche par des comparaisons de résultats avec des méthodes de la littérature, sur des données synthétiques ainsi que des données d’un cerveau humain acquises invivo dans un intervalle de temps modéré.

Buyology

Buyology PDF Author: Martin Lindstrom
Publisher: Currency
ISBN: 0385523890
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 274

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NEW YORK TIMES BESTSELLER • “A fascinating look at how consumers perceive logos, ads, commercials, brands, and products.”—Time How much do we know about why we buy? What truly influences our decisions in today’s message-cluttered world? In Buyology, Martin Lindstrom presents the astonishing findings from his groundbreaking three-year, seven-million-dollar neuromarketing study—a cutting-edge experiment that peered inside the brains of 2,000 volunteers from all around the world as they encountered various ads, logos, commercials, brands, and products. His startling results shatter much of what we have long believed about what captures our interest—and drives us to buy. Among the questions he explores: • Does sex actually sell? • Does subliminal advertising still surround us? • Can “cool” brands trigger our mating instincts? • Can our other senses—smell, touch, and sound—be aroused when we see a product? Buyology is a fascinating and shocking journey into the mind of today's consumer that will captivate anyone who's been seduced—or turned off—by marketers' relentless attempts to win our loyalty, our money, and our minds.

Local Approximation Techniques in Signal and Image Processing

Local Approximation Techniques in Signal and Image Processing PDF Author: Vladimir I︠A︡kovlevich Katkovnik
Publisher: SPIE-International Society for Optical Engineering
ISBN:
Category : Computers
Languages : en
Pages : 584

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Book Description
This book deals with a wide class of novel and efficient adaptive signal processing techniques developed to restore signals from noisy and degraded observations. These signals include those acquired from still or video cameras, electron microscopes, radar, X-rays, or ultrasound devices, and are used for various purposes, including entertainment, medical, business, industrial, military, civil, security, and scientific. In many cases useful information and high quality must be extracted from the imaging. However, often raw signals are not directly suitable for this purpose and must be processed in some way. Such processing is called signal reconstruction. This book is devoted to a recent and original approach to signal reconstruction based on combining two independent ideas: local polynomial approximation and the intersection of confidence interval rule.

Statistical Applications in the Earth Sciences

Statistical Applications in the Earth Sciences PDF Author: F. P. Agterberg
Publisher: Energy, Mines and Resources Canada
ISBN: 9780660135922
Category : Science
Languages : en
Pages : 616

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Book Description
Collection of papers presented at the Colloquium, covering the broad subject areas of spatial data integration, statistical analysis of geoscience data, and quantitative stratigraphy. Working Group reports are included as well.

Comprehensive Cervical Cancer Control

Comprehensive Cervical Cancer Control PDF Author: World Health Organization
Publisher: World Health Organization
ISBN: 9241547006
Category : Health & Fitness
Languages : en
Pages : 284

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Book Description
Most women who die from cervical cancer, particularly in developing countries, are in the prime of their life. They may be raising children, caring for their family, and contributing to the social and economic life of their town or village. Their death is both a personal tragedy, and a sad and unnecessary loss to their family and their community. Unnecessary, because there is compelling evidence, as this Guide makes clear, that cervical cancer is one of the most preventable and treatable forms of cancer, as long as it is detected early and managed effectively. Unfortunately, the majority of women in developing countries still do not have access to cervical cancer prevention programmes. The consequence is that, often, cervical cancer is not detected until it is too late to be cured. An urgent effort is required if this situation is to be corrected. This Guide is intended to help those responsible for providing services aimed at reducing the burden posed by cervical cancer for women, communities and health systems. It focuses on the knowledge and skills needed by health care providers, at different levels of care.

CIKM'13

CIKM'13 PDF Author: CIKM 13 Conference Committee
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ISBN: 9781450326964
Category : Computers
Languages : en
Pages : 938

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Book Description
CIKM'13: 22nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management Oct 27, 2013-Nov 01, 2013 San Francisco, USA. You can view more information about this proceeding and all of ACM�s other published conference proceedings from the ACM Digital Library: http://www.acm.org/dl.